Current Scientific Research Trends on Salivary Biomarkers: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Salivary biomarkers are indicators of many biological and pathological conditions and provide further information regarding the early detection of diseases. This bibliometric analysis aims to identify and evaluate the scientific literature addressing salivary biomarkers from a dental perspective, to identify the most prolific organizations, authors, journals, countries, and keywords used within this research domain. An electronic search was performed using Elsevier’s Scopus database. From a total of 587 retrieved papers (published between 1997 and 2021), 399 were selected. For the data analysis and its visualization, the title of the articles, year of publication, countries, authors, journals, articles, and keywords were analyzed using Microsoft Excel and VOSviewer (a bibliometric software program). An increase in the number of publications was identified from 1997 to 2021. The United States (U.S.) published the most papers (84) and received the highest citations (3778), followed by India and Brazil. The Journal of Periodontology published the highest number of articles (39) that received the highest citations. The University of Kentucky from the U.S. published most of the papers related to salivary biomarkers that received the highest citations. Timo Sorsa published the most papers (14 papers), while Craig Miller was the highest cited author (754 citations). Concerning the highly cited papers, a paper by Micheal et al., published in 2010, received the highest citations (487 citations). “Saliva”, followed by “human”, were the most common keywords used by the authors in the papers related to salivary biomarkers. The findings of this analysis revealed an increase in salivary biomarker-related publications that positively influenced the number of citations each paper received. The U.S. produced the most publications that received the highest citations, and the University of Kentucky, U.S., was the most prominent. The articles were mostly published in the Journal of Periodontology and received the highest number of citations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,279 | 0,319 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».